不動産大手 CBRE CDTO が AI の野望を加速する方法について語る

Sandeep Dave は、他の人同様、実験の価値を理解しています。 CBRE の最高デジタルおよびテクノロジー責任者であるデイブ氏は、商業用不動産業界が AI と機械学習の機能強化を導入する機が熟していることを早くから認識しており、それ以来、彼と彼のチームは数多くのユースケースをテストしてきました。

これらの実験は功を奏しました。 CBRE は、機械学習と AI を活用することで、時間の経過とともに手動のリース処理時間を 25% 削減し、管理された商業施設での誤検知を 65% 削減することに成功しました。 CBRE はまた、AI を使用して複数の顧客のポートフォリオを最適化しており、従業員が会話形式で CBRE と外部データを操作できるようにするセルフサービスの生成 AI 製品を最近発売しました。

最近、CBRE は大きなマイルストーンを発表しました。それは、CBRE の AI 対応スマート施設管理ソリューションを、合計 10 億平方フィートの 20,000 以上のグローバル ワークプレイス ソリューション顧客サイトに導入するというものです。それでもデイブ氏は、人工知能に関しては「私たちはまだ初期段階にある」と語った。

デイブ氏と彼のチームの AI 分野での成果は、実験の機会を創出し、これらの実験が CBRE のビジネス戦略と確実に一致するようにしたことによるところが大きいです。多くの CIO は組織の AI への取り組みをどのように始めるべきかまだ迷っているかもしれませんが、CBRE での Dave の仕事は、たとえ失敗があったとしても実験を推進することが大きな成功につながる可能性があることを示しています。

ここでは、CBRE にとって AI 実験を利益をもたらす方法についての Dave の見解と、組織内で同じことを行おうとしている IT リーダーへのアドバイスを紹介します。

革新的なアイデアを獲得するためのセルフサービス基盤を構築する

多くの組織は AI の導入に熱心であるため、最初にユースケースを定義して順序付けする必要があります。しかし、AI で成功したい人は、トレーニング データが鍵であることを知っています。したがって、より良いアプローチは、データ基盤を構築し、従業員が率先して可能性を模索する時間を与えることかもしれません。

デイブと彼のチームは大規模データの可能性に気づき、この計画の実行を開始しました。 CBRE は、膨大な量の取引データに加え、世界中で管理しているセンサー、ワークフロー、数十億平方フィートの物理空間から生成された膨大な量の資産インテリジェンスを保持しています。この初期の作業を通じて、リースの抽象化や作業指示の分類などのビジネス領域の自動化に成功しました。

生成 AI に関する誇大宣伝が加熱する一方で、CBRE チームはマルチラージ言語であるセルフサービス生成言語を開発しました。 AI プラットフォームを使用すると、従業員は生成 AI を使用して、独自のデータやドキュメントから洞察を得る、チャットボットを使用してさまざまな問題を解決する、新しいコンテンツを生成してフォームを変換するなど、さまざまなタスクを実行できます。 Dave 氏は、プラットフォームの広範な使用により、「組織全体で関心と注目を集めました。[製品] には現在、数百人のユーザーがいて毎週成長しており、多くの生産性が解放されています」と述べ、会社全体でさらなるイノベーションを。

これにもかかわらず、デイブ氏は依然として AI の安全制限の重要性を強調しました。 「[AI]の使用方法やユーザーの教育方法には十分な注意が必要ですが、依然として人間の介入が必要であり、検証が必要です。法的な制限だけでなく、技術的な制限（幻覚など）にも注意することが重要です」と彼は述べた。 「顧客データの使用方法に関する義務。」

ビジネスの優先事項に沿ったユースケースを選択する

従業員に実験のための時間とリソースを与え、素晴らしいアイデアが浮かんできたら、実現するための最良の機会を選びます。重要なのは、華やかさと実質を分離することです。 「テクノロジーのために行われる取り組みは数多くありますが、テクノロジーが失敗につながるのです」とデイブ氏は述べ、この間違いを避けるための 2 つの方法を提案しました: ビジネス戦略および戦略的パートナーシップと一致する優先順位モデルを設定することです。

デイブと彼のチームは、モデルから始めて、ユースケースをフィルタリングするシンプルで古くからある方法を採用しました。それは、「価値」と「実現可能性」を軸とした 2 次元グリッドにユースケースをプロットすることです。デイブは、価値が高く実現可能性の高い案件から着手し、すぐに成功を収め、それによって関係者の興奮と認識を呼び起こしました。 「これらのテクノロジーは、私たちがアクセスでき、すでに活用しているデータを活用することが多いため、最大の可能性を秘めています。AI を使用すると、これらのテクノロジーの多くは生産性を向上させ、手動で反復的なプロセスを排除できます。」

次にデイブ氏は、「価値が高く、実現可能性が低い」と「価値が低く、実現可能性が高い」という 2 つの象限に焦点を当てました。どちらを選択するかは目標によって異なり、簡単な結果を得るのか、多額の投資を行うのかを選択する必要があります。人工知能の場合、高価値象限は最も予測性の高いモデルが見つかる場所です。 「簡単ではありませんが、正しく行えば大きな効果をもたらす可能性があります」とデイブ氏は述べ、IT リーダーは次の 2 つの象限からユースケースを選択することを検討する必要があると付け加えました。1 つは価値が高く、1 つは実現可能性が高いです。このようにして、チームは初期の結果を実証し、より大きな取り組みに勢いを与えることができます。

この価値と実現可能性のマトリックスは優れていますが、重大な欠点もあります。ほとんどすべての優先順位付けモデルとは異なり、同様に、このマトリックスには次のような問題があります。曖昧さ。結局のところ、あまり知られていない新興テクノロジーに依存するユースケースや、すぐにはメリットが得られない可能性のある機能の構築が必要なユースケースの価値と実行可能性をどのように評価すればよいのでしょうか?ここで、パートナーシップがリスクを軽減し、市場投入までの時間を短縮する上で大きな役割を果たすことができます。

戦略的パートナーシップの重要性

適切なテクノロジー パートナーを見つけることで、価値と実現可能性の評価を大幅に向上させることができます。最良のパートナーは、それぞれのテクノロジーやツールに関する豊富な経験を活用して、難しすぎるユースケースを過小評価したり、すぐに成功するユースケースを過小評価したりしないようにします。

優れたパートナーは、お客様の創造を支援します。価値を実感できないもの。そのため、パートナーシップは CBRE の戦略にとって不可欠な部分となっています。デイブ氏は次のように述べています。「私たちは常に『構築・購入・パートナー』という概念を堅持してきました。価値実現までの時間を短縮するためにすべてを行う必要はありません。私たちは、CBRE を興味深い AI イノベーションと、各分野の潜在的なパートナーの特定を行いました。アリソンと彼女のチームは、これに貢献してきました。」

書き直された内容: 彼が言及していたのは、グローバル デジタルおよびテクノロジー戦略の加速およびデジタル パートナーシップの責任者であるベル氏です。 CBRE。ベルと彼女のチームは、他の多くの企業が職場に導入しようとしている多くの強力な機能をサポートすることに尽力しています。彼女と彼女のチームは、デジタル戦略とテクノロジー戦略を開発し、プロップテック分野で新興テクノロジーとビジネスを研究し、最高のテクノロジーとビジネスをCBREのエコシステムに緊密に統合する方法を評価しています。」ベル氏は次のように述べています。 「PropTech 分野では、当社は戦略的価値を獲得するために提携または投資しています。当社のすべてのパートナーシップまたは投資は、当社の中核事業と顧客の成果を実現することに重点を置いています。」

これらの戦略的関係を通じて、CBRE とそのパートナーは何かを生み出します。自分たちで構築することも購入することもできないということ、つまり双方がお互いから学び、お互いに力を与え合う共生関係です。デイブ氏は、これが現在のデジタル リーダーと将来のデジタル リーダーを区別する進化するトレンドであると信じています。 「従来の CIO の役割は…実行が重要ですが、デジタルは戦略と信頼できるビジネス アドバイザーになることが重要であり、収益の成長を加速し、コア ビジネスを変革するテクノロジーを組み込むことが重要です。」と同氏は述べました。戦略主導の運用ワークフローを導入し、それをデータ基盤と深く統合された戦略的パートナーのネットワークと組み合わせることで、Dave、Bell とそのチームはコスト削減や平凡なアイデアを超えて CBRE を推進し、より魅力的なイノベーションに向けて前進しています。この機能は、新しいテクノロジーが出現したときに役立ちます

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